上节课使用query从数据库中查询到了结果，但是query返回的对象是直接可用的吗？
query：
from connect import session
from user_module import User
result = session.query(User)
print(result,type(result)) #返回是一个query对象，打印出来可以看到转化过后的SQL
image.png
根据以上返回是一个query对象，打印出来可以看到转化过后的SQL。
filter：
from connect import session
from user_module import User
result = session.query(User).filter(User.username=='cainiao')
print(result,type(result)) #返回是一个query对象，打印出来可以看到转化过后的SQL
image.png
根据以上返回是一个query对象，打印出来可以看到转化过后的SQL。
all：
all 是返回所有符合条件的数据。
result = session.query(User).filter(User.username=='cainiao').all()
print(result,type(result)) ##返回的是一个list,列表里面是一个类
image.png
根据以上返回的是一个list,列表里面是一个类。
first：
first 是返回所有符合条件数据的第一条数据。
result = session.query(User).filter(User.username=='cainiao').first()
print(result,type(result)) #返回类的实例化
根据以上返回的是类的实例化
索引
result1 = session.query(User)
print(result1,type(result1)) #返回是一个query对象，打印出来可以看到转化过后的SQL
result2 = session.query(User)[0]
print(result2,type(result2)) #返回类的实例化
result3 = session.query(User).all()[0]
print(result3,type(result3)) #返回类的实例化
result4= session.query(User).first()
print(result4,type(result4)) #返回类的实例化
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索引为0的值，类似于first，但是不等同于，空列表用这个会报错！！
取值
对于类的实例化可以用.和getattr来获取字段值
#对于类的实例化可以用.来获取字段值
print(result2.username)
print(result3.username)
print(result4.username)
#也可以用getattr方法
print(getattr(result2,'username'))
print(getattr(result2,'username'))
print(getattr(result2,'username'))
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在query里面指定了某个属性值，返回是直接查询User.username的值，所以就返回了包括元组的列表
result = session.query(User.username).all()
print(result,type(result)) #在query里面指定了某个属性值，返回是直接查询User.username的值，所以就返回了包括元组的列表
print(session.query(User.username).first()) #返回元祖
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过滤函数
filter是一个过滤函数，过滤条件都可以书写在次函数中，不同的条件之间用逗号隔开。filter_by 也是一个过滤函数，但是功能要弱一些。
result1 = session.query(User).filter(User.username=='cainiao',User.password=='1').all()
print(result1)
result2 = session.query(User).filter_by(username='cainiao').all()
print(result2)
区别：
二者都是 过滤函数，但是使用有如下差别：
- filter 中需要添加 类对象，filter_by不需要。
- filter_by 中只能添加等于的条件，不能添加 不等于、大于小于等条件，filter没有这个限制。
模糊查询
like和notlike
like 是模糊查询，和数据库中的 like 用法一样，notlike 和 like 作用相反。
#like 是模糊查询，和数据库中的 like 用法一样，notlike 和 like 作用相反。
result1 = session.query(User.id).filter(User.username.like('cainiao%')).all()
result2 = session.query(User.id).filter(User.username.notlike('cainiao%')).all()
print(result1,result2)
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in_和notin_
in_ 和 notin_ 是范围查找
result1 = session.query(User.id).filter(User.username.in_(['cainiao', 'cainiao1'])).all()
result2 = session.query(User.id).filter(User.username.notin_(['cainiao2', 'cainiao3'])).all()
print(result1,result2)
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is_和isnot
is_ 和 isnot精确查找
#is_ 和 isnot精确查找
result1 = session.query(User.id).filter(User.username.is_(None)).all()
result2 = session.query(User.id).filter(User.username.isnot(None)).all()
print(result1,result2)
#判断为空还可以使用：
result3 = session.query(User.id).filter(User.username==None).all()
print(result3)
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查询结果
#先用 all 查看所有的数据
result1 = session.query(User.username).filter(User.username!='cainiao%').all()
#查看前2条数据
result2 = session.query(User.username).filter(User.username!='cainiao').limit(2).all()
#偏移一条记录，偏移1个，前面1个数据不看，从第2个数据开始查询
result3 = session.query(User.username).filter(User.username!='cainiao').offset(1).all()
#slice 对查询出来的数据进行切片取值,#切片，索引0到1的数据
result4 = session.query(User.username).filter(User.username!='cainiao').slice(0,2).all()
#one 查询一条数据，如果存在多条则报错,可以用来测试是否只有一条
result5 = session.query(User.username).filter(User.username!='cainiao').one()
排序
#导入模块
from sqlalchemy import desc,asc
#默认正序，asc也是正序
result1 = session.query(User.id).filter(User.username=='cainiao').order_by(User.id).all()
result2 = session.query(User.id).filter(User.username=='cainiao').order_by(asc(User.id)).all()
#desc 是倒序排序
result3 = session.query(User.id).filter(User.username=='cainiao').order_by(desc(User.id)).all()
#order_by 和 limit 一起使用的时候
result4 = session.query(User.id).filter(User.username=='cainiao').order_by(User.id).limit(2).all()
print(result1,type(result1))
print(result2,type(result2))
print(result3,type(result3))
print(result4,type(result4))
image.png
默认为正序，asc。desc为倒序。
函数
#导入
from sqlalchemy import func,extract
result1 = session.query(func.count(User.id)).all() #select count(id) from users
#用到group_by ，查询的列是分组的列，或者某个列的聚合函数
result2 = session.query(User.username).group_by(User.username).all() #select username from users group by username
result3 = session.query(User.username,func.count(User.id)).group_by(User.username).all() #select username,count(id) from users group by username
result4 = session.query(User.username).group_by(User.username).having(func.count(User.id)<4).all()
#group_by 和 order_by 一样，是可以直接使用的，不需要导入,having 也可以直接使用，使用方法也和 SQL 中使用类似。
print(result1,type(result1))
print(result2,type(result2))
print(result3,type(result3))
print(result4,type(result4))
image.png
用到group_by ，查询的列是分组的列，或者某个列的聚合函数。
聚合函数
#sum 求和
result1 = session.query(func.sum(User.id)).filter(User.username=='cainiao').all()
#max 求最大值
result2 = session.query(func.max(User.id)).filter(User.username=='cainiao').all()
#min 求最小值
result3 = session.query(func.min(User.id)).filter(User.username=='cainiao').all()
print(result1)
print(result2)
print(result3)
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常用聚合函数：count 、 sum avg 、 max 、 min
extract
#extract 提取对象中的数据，这里提取分钟，并把提取出来的结果用 label 命名别名，之后就可以使用 group_by 来分组
session.query(extract('minute',User.creatime).label('minute'), func.count(User.id)).group_by('minute').all()
选择条件
from sqlalchemy import or_
result1 = session.query(User.id).filter(User.username=='cainiao').all()
result2 = session.query(User.id).filter(User.id==3).all()
result3 = session.query(User.id).filter(or_(User.username=='cainiao',User.id==3)).all()
print(result1)
print(result2)
print(result3)
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多表查询
新建module
class UserDetails(Base):
__tablename__ = 'user_details'
id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
id_card = Column(Integer,nullable=True,unique=True)
last_login =Column(DateTime)
login_num = Column(Integer,default=0)
user_id = Column(Integer,ForeignKey('users.id'))
def __repr__(self):
return ''%(self.id,self.id_card,self.last_login,self.login_num,
self.user_id)
cross join笛卡尔积
cross join交叉连接。交叉连接返回左表中的所有行，左表中的每一行与右表中的所有行组合。交叉连接也称作笛卡尔积。
from user_module import UserDetails
result1 = session.query(UserDetails,User) #cross join 第一张表每一项与第二张表交叉连接
print(result1,type(result1))
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inner join内连接
内连接inner join，内连接，只查匹配行。
result2 = session.query(User.username, UserDetails.last_login).join(UserDetails,UserDetails.id==User.id) #内连接
print(result2)
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外连接
外连接，至少有一方保留全集，没有匹配行用NULL代替。外连接分为三种：左外连接，右外连接，全外连接。对应SQL：LEFT/RIGHT/FULL OUTER JOIN。通常我们省略outer 这个关键字。写成：LEFT/RIGHT/FULL JOIN。
- 左外连接：左表不加限制，保留左表的数据，匹配右表，右表没有匹配2到的行中的列显示为null。
- 右外连接：右表不加限制，保留右表的数据。匹配左表，左表没有匹配到的行中列显示为null。
- 完全外连接：左右表都不加限制。即右外连接的结果为：左右表匹配的数据+左表没有匹配到的数据+右表没有匹配到的数据。
#左连接 left join结果集保留左表的所有行，但只包含第二个表与第一表匹配的行。第二个表相应的空行被放入NULL值。
result3 = session.query(User.username, UserDetails.last_login).outerjoin(UserDetails,UserDetails.id==User.id) #左连接
print(result3,type(result3))
#sqlalchemy没有right join，右连接将表反过来写即可。
result4 = session.query(UserDetails.last_login,User.username).outerjoin(User,User.id==UserDetails.id)
print(result4,type(result4))
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union
union 是联合查询，有自动去重的功能，对应的还有 union_all,UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。
#union 是联合查询，有自动去重的功能，对应的还有 union_all,UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。
q1 = session.query(User.id)
q2 = session.query(UserDetails.id)
result1 = q1.union(q2)
result2 = q1.union_all(q2)
print(q1.all())
print(q2.all())
print(result1.all(),type(result1))
print(result2.all(),type(result2))
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union:联合的意思，即把两次或多次查询结果合并起来。
要求：两次查询的列数必须一致
推荐：列的类型可以不一样，但推荐查询的每一列，想对应的类型以一样
可以来自多张表的数据：多次sql语句取出的列名可以不一致，此时以第一个sql语句的列名为准。
如果不同的语句中取出的行，有完全相同(这里表示的是每个列的值都相同)，那么union会将相同的行合并，最终只保留一行。也可以这样理解，union会去掉重复的行。
如果不想去掉重复的行，可以使用union all。
子表查询
是指出现在其他SQL语句内的SELECT字句。嵌套在查询内部，且必须始终出现在圆括号内。子查询里面只能查询一个东西，不能查询多个，因为外面接收的只能接收一个。
#子表查询
#subquery声明子表
sql_0 =session.query(UserDetails.last_login).subquery()
#使用
result2 = session.query(User,sql_0.c.last_login)
print(result2)
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原生sql查询
sql = "select * from users"
row = session.execute(sql)
print(row.fetchall()) #注意类似游标指针一次查询指针会指到本次查询的末尾处
print(row.fetchone())
print(row.fetchmany())
#循环获取
for i in row:
print(i)
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pycharm快速添加数据
点击右边Database：
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点击添加：
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设置配置信息：
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测试连接成功，点击保存：
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点击右边就可以在左边进行相关操作了
